利用python的matplotlib包绘制科研论文中的插图(可以保存为矢量图)

1.利用matplotlib包绘图,保存svg,再转成emf矢量图贴在文章里 用Python作图保存的图矢量格式为svg、eps、pdf的,不能直接插入word。 而Word本身只能接受wmf,emf格式的矢量图。 所以svg的要借助其他软件转换。如用visio,illustrator等。这里推荐一个在线转换工具。https://cloudconvert.com/svg-to-emf 常用的图片格式解释: fig:matlab 默认的图片保存格式,在其他软件上一般不可用,可视为矢量图。 eps
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ue4 启动顺序

GameMode Player Actor Level https://www.cnblogs.com/fjz13/p/6133795.html
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数字图像处理 第一周学习笔记

第一周学习笔记 第一章 什么是数字图像处理? 一幅图像可以定义为一个二维函数$f(x,y)$,$f$在任意处的幅度为该点处图像的亮度或灰度,当x,y,$f$都为有限的离散值时,该图像为数字图像。数字图像处理就是用计算机处理数字图像。 本书中所谓的数字图像处理包含输入输出都是图像的过程,从图像中提取特征的过程,以及对单个对象进行识别的过程,包含了图像处理的低中高三级处理。 MATLAB MATLAB集成了计算、可视化和编程,它是一种交互式系统,其基本数据元素是并不要求确定维度的的一个数组,能让我
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K8S(六)——部署主控节点层反向代理服务

在10.4.7.11和10.4.7.12主机上部署 一、安装keepalived和nginx yum install -y nginx keepalived 配置四层反向代理 vim /etc/nginx/nginx.conf // 注意是末尾追加,不要添加到http语句块中,将6443端口映射为7443 stream { upstream kube-apiserver { server 10.4.7.21:6443 max_fails=3 fail_t
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docker方案

方案1: 方案2: 方案3:
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数字图像处理 第二周笔记

第二周学习笔记 第三章 $g(x, y)$ = T(f(x, y)) 其中f(x, y)为输入图像,g(x, y)为输出(处理后的)图像,T是对图像$f$进行处理的操作符(定义在点(x, y)的指定邻域内,T也可以对一组图像进行处理,例如为降低噪声而让K幅图像相加。 亮度变换函数 亮度变换函数仅取决于亮度的值,与(x, y)无关,所以亮度变换函数通常写作:$s = T(r)$ r表示图像$f$中相应点(x, y)的亮度,s表示图像$g$中相应点(x, y)的亮度,T在这里是一个亮度或者灰度级变
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【python后台admin】所有属性显示设置

# 在列表页显示的字段,默认会显示所有字段,有对应的方法可以重写 list_display = ('__str__',) # 在列表页显示的字段中,可以链接到change_form页面的字段 list_display_links = () # 右侧的筛选,必须是字段,可以继承自SimpleListFilter来自定义筛选字段和规则,SimpleListFilter的方法在后面详细介绍 list_filter = () # 联表查询是否自动查询,可以是布尔,列表或元组,如果是列表或元组,则级联查
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ROS脚本编辑器Notepad++装一个mikrotik的插件 RouterOS-Syntax-highliter

群里的一位大神的推荐,我感觉很不错。 这里很多同学可能有时会有编辑 rsc文件的需要,以前我也是用记事本打开/编辑 rsc。后来用了另外一个,用下来觉得不错,推荐一下。是个免费软件,Notepad++, 然后装一个mikrotik的插件 RouterOS-Syntax-highliter, 打开/编辑的时候容易看,而且编辑的时候有自动提示(类似tab键的作用). 我截一个屏供参考。
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mysql表的物理存储结构及逻辑结构

1. 逻辑结构 2. 物理存储结构 2.1 库的物理存储结构 用文件系统的目录来存储 2.2 表的物理存储结构 MyISAM(一种引擎)的表: -rw-r----- 1 mysql mysql 10816 Apr 18 11:37 user.frm  # 存储列相关信息 -rw-r----- 1 mysql mysql 396 Apr 18 12:20 user.MYD # 数据行 -rw-r----- 1 mysql mysql 4096 Apr 18 14:48 u
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html5 canvas基础10点

本文主要讲解下一些canvas的基础 1.<canvas id="canvas">若此浏览器不支持canvas会显示该文字</canvas> //创建个html节点 2.var context = canvas.getContext(‘2d’) //返回一个表示用来绘制的环境类型的环境,目前只支持2d 3.context.moveTo(10,10) //起始点 4.context.lineTo(600,600) //中途经过点以及末尾点 5.context.lineWidth = 10
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First-Spike-Based Visual Categorization Using Reward-Modulated STDP

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract   强化学习(RL)最近以击败欧洲围棋冠军等重大成就重新受到欢迎。在这里,我们第一次表明,RL可以有效地用于训练一个脉冲神经网络(SNN),以在不使用外部分类器的情况下在自然图像中执行目标识别。我们使用了一种前向卷积SNN和一种时间编码方案,其中激活最强的神经元最先发放,而激活较弱的神经元随后发放,或者根本不发放。在最高层,每个神经元都被分配到一个对象类别,并且假设刺激类别是第一个要发放的神经元类别。如果这一假设是
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.net core mvc 获取Web根目录和内容根目录的物理路径

从ASP.NET Core RC2开始,可以通过注入 IHostingEnvironment 服务对象来取得Web根目录和内容根目录的物理路径,如下所示: using Microsoft.AspNetCore.Hosting; using Microsoft.AspNetCore.Mvc; namespace AspNetCorePathMapping { public class HomeController : Controller { private r
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系统安装时间

系统安装时间 # tune2fs -l /dev/nvme0n1p4 | grep create Filesystem created: Sat May 16 18:58:34 2020
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tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError

error怎么这么多??? 这个真不会 先记一下 tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Error while reading resource variable block3_conv3/bias from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Container lo
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前后端分离进阶一:使用ElementUI+前端分页 前后端分离初体验一:前端环境搭建

前两篇入门:前后端分离初体验一:前端环境搭建       前后端分离初体验二:后端环境搭建+数据交互 参考:https://www.bilibili.com/video/BV137411B7vB B站UP:楠哥教你学Java 框架:vue + springboot vue 集成 Element UI el-container:构建整个页面的框架 el-aside:构建左侧菜单 el-menu:左侧菜单内容,常用属性: default-openeds:默认展开的菜单,通过菜单的index值来关联
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C语言风格的 for 循环(SHELL的循环写法 已验证20200517)

C语言风格的 for 循环 C语言风格的 for 循环的用法如下: for((exp1; exp2; exp3)) do statements done 几点说明: exp1、exp2、exp3 是三个表达式,其中 exp2 是判断条件,for 循环根据 exp2 的结果来决定是否继续下一次循环; statements 是循环体语句,可以有一条,也可以有多条; do 和 done 是 Shell 中的关键字。 它的运行过程为: 1) 先执行 exp1。 2) 再执行 exp2,如果它的判断结果
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leetcode刷题笔记1 复制带随机指针的链表 知识补充

《深拷贝》: 一个引用对象一般来说由两个部分组成:一个具有名字的Handle,也就是我们所说的声明(如变量)和一个内部(不具有名字)的对象,也就是具有名字的Handle的内部对象。他在托管堆中分配,一般是由新增引用对象的New方法进行创建。深拷贝是指源对象与拷贝对象互相独立,其中任何一个对象的改动都不会对另一个对象造成影响。 如果在类中没有显式地声明一个拷贝构造函数,那么编译器将会自动生成一个默认地拷贝构造函数,该构造函数完成对象之间地位拷贝。位拷贝又称为浅拷贝。浅拷贝会带来数据安全方面的隐患
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TEST0516

T1 : 预期:20', 实际:20' 错因 : 有想过对每一个栈开一棵线段树 但是没有想到每两个相连的栈之间有很多部分是可以重复利用的, 有点类似主席树的感觉, 但是之前的不用在查询, 所以可以直接修改而不是新开点 对于多颗大部分相同的线段树这类型的题没怎么做过, 不熟悉 T2 : 预期:30', 实际:30' 错因 : 正解里用到的min_25筛没有接触过, 对于积性函数求前缀和这一块不了解 T3 : 预期:0', 实际:0' 错因 : 立体几何不熟悉
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SqlServer 笔记三 规则

1、设计 表设计:命名以 t 开头,例如规则表 t_rule。必须有主键。 字段设计:命名以c开头,例如 规则内容字段 c_ruleContent。where 常用到的字段建立 索引。 字段名称 字段说明 c_id 自增主键 c_ruleTile 规则标题 c_ruleContent 规则内容 2、Sql 语句 Select 语句 严禁使用 * 号,必须列出所需字段。 Select 语句 可以使用 WITH (NOLOCK) 提升性能,但可能脏读(读取未提交或回滚事务之前已经修改的数据)。另外
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JavaScript遇到的问题

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>表单提交</title> </head> <script> function fun() { return false; } </script> <body> <form> <input type="submit" onclick="return fun()"> </form> </body> </html> 有点头大
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